降噪聚类算法python
时间: 2023-06-21 08:13:20 浏览: 108
聚类算法Python代码
降噪聚类算法(DBSCAN)是一种基于密度的聚类算法,它可以将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类,并能够自动确定簇的数量。下面是用Python实现DBSCAN算法的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据集
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
# 使用DBSCAN算法进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
clusters = dbscan.fit_predict(X)
# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=clusters, cmap='viridis')
plt.show()
```
在上面的代码中,首先使用make_moons函数生成一个带有噪声的月牙形数据集。然后使用DBSCAN算法进行聚类,其中eps参数控制邻域的大小,min_samples参数控制核心点的最小个数。最后使用matplotlib库将聚类结果可视化。
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